In einer Welt, die von extremer Wettbewerbsintensität, Preistransparenz im Onlinehandel und einer hohen Sortimentsdynamik geprägt ist, reicht es nicht mehr aus, Preisstrategien auf Intuition oder gelegentlichen Benchmark-Analysen aufzubauen. Eine leistungsfähige Preisgestaltung stützt sich auf umfassende, vergleichbare und kontinuierlich aktualisierte Daten.
Damit diese Daten jedoch ihren vollen Wert entfalten können, müssen sie korrekt miteinander verknüpft werden. Genau hier kommt das Produkt-Matching ins Spiel: die Fähigkeit, großflächig Äquivalenzen oder Ähnlichkeiten zwischen Produkten verschiedener Marktteilnehmer zu identifizieren.
Auch wenn Produkt-Matching manchmal auf eine reine Übereinstimmung von EAN-Codes reduziert wird, ist es in Wirklichkeit weitaus strategischer und komplexer. Durch den Einzug von KI in die Prozesse des Data Commerce wurde das Potenzial des Produkt-Matchings erheblich erweitert:
Heute geht es nicht mehr nur um exakte Übereinstimmungen, sondern auch um Ähnlichkeiten, funktionale Entsprechungen oder intelligent angepasste Vergleichbarkeiten.
Das Produkt-Matching bildet damit die zentrale Grundlage für jede strukturierte, wettbewerbsfähige und profitable Pricing-Strategie.
In diesem Artikel beleuchten wir drei zentrale Aspekte des Themas:
Erstens, wie Produkt-Matching eine leistungsstarke Preisstrategie strukturiert;
zweitens, welche Grenzen klassische EAN-basierte Ansätze haben und wie KI diese überwindet;
und drittens, welche direkten Auswirkungen ein intelligentes Produkt-Matching auf Preiswettbewerbsfähigkeit, Rentabilität und kommerzielle Agilität hat.
Eine belastbare Preisstrategie basiert auf präzisem Produkt-Matching
Im Einzelhandel ist der Preis sowohl ein Hebel zur Kundengewinnung als auch ein unmittelbarer Einflussfaktor auf die Marge. Doch die Festlegung des „richtigen Preises“ ist nur möglich, wenn klar ist, woran dieser Preis gemessen wird. Genau hier setzt das Produkt-Matching an: Es ermöglicht, im Sortiment der Wettbewerber die Produkte zu identifizieren, die den eigenen gleichwertig oder ähnlich sind.
Damit wird der eigene Preis nicht isoliert festgelegt, sondern in einem objektivierten Marktumfeld positioniert.
Dieses kontextualisierte Pricing verfolgt zwei strategische Hauptziele:
Wettbewerbsfähig bleiben, ohne in ruinöse Preiskämpfe abzugleiten, und Margen dort maximieren, wo eine höhere wahrgenommene Wertigkeit oder eine klare Differenzierung dies erlaubt.
Fehlt ein präzises Matching, sind zwei typische Fehlentwicklungen zu beobachten:
Unterpreise, die unnötig an der Marge nagen,
oder überhöhte Preise, die die Conversion-Rate schwächen und die Vertriebsleistung mindern.
Ein gut kalibriertes Matching hingegen ermöglicht eine präzise Kartierung der Wettbewerbsintensität, die Identifikation von Preissetzungs-Spielräumen und die Umsetzung einer wirklich datenbasierten Pricing-Strategie.
Dieser Prozess fügt sich auch in ein umfassendes Steuerungskonzept ein:
Durch die Aggregation der aus dem Produkt-Matching gewonnenen Wettbewerbsdaten können die Teams ihr Preispositionierung in Echtzeit visualisieren, dynamische Pricing-Regeln definieren und Entscheidungen automatisieren.
Produkt-Matching ist also kein gelegentlich genutztes Analysetool, sondern ein essenzieller Baustein einer modernen Pricing-Architektur.
Bei Bureau Vallée wurde der Übergang zu einer strukturierten Preisstrategie durch die Einführung einer Produkt-Matching-Lösung realisiert, die es ermöglicht, mehr als 1.200 Artikel innerhalb von nur 20 Sekunden automatisch zu verknüpfen. Insgesamt wurden bei einem Sortiment von 44.200 Artikeln aktuell 26.900 Artikel einem oder mehreren Wettbewerbsprodukten zugeordnet.
So konnte die Kette ihre Wettbewerbsposition deutlich besser überwachen – mit einem wöchentlichen Preis-Monitoring gegenüber sieben zentralen Wettbewerbern.
Dank des präzisen Matchings lassen sich Unter- und Überpreisierungen vermeiden, basierend auf einer zuverlässigen, aktuellen und direkt nutzbaren Vergleichsgrundlage – ein entscheidender Vorteil, insbesondere in einem inflationären Marktumfeld.
Über EAN hinaus: Die Rolle der KI im komplexen Produkt-Matching
Die Nutzung von EAN-Codes für das Produkt-Matching war historisch gesehen naheliegend:
Sie beruhte auf einem internationalen Standard, der Produkte eindeutig identifiziert. In der Praxis stößt dieser Ansatz jedoch schnell an seine Grenzen. Viele Produkte werden aus logistischen, kommerziellen oder marketingtechnischen Gründen unter unterschiedlichen Codes vertrieben.
Das gilt insbesondere für Eigenmarken, Produkte aus verschiedenen Produktionsstätten oder in unterschiedlichen Formaten sowie für exklusive Sortimentsartikel einzelner Händler. Das Ergebnis: Zwei identische oder sehr ähnliche Produkte können nicht einfach über die EAN verknüpft werden.
Hier revolutioniert die künstliche Intelligenz (KI) das Produkt-Matching.
Moderne Matching-Systeme nutzen Machine-Learning-Modelle und Natural Language Processing (NLP), um tiefergehende Ähnlichkeiten zwischen Produktdaten zu erkennen – selbst ohne gemeinsame EAN.
Diese Technologien analysieren technische Merkmale, Textbeschreibungen, Bilder und teilweise auch Kundenbewertungen, um hochpräzise Übereinstimmungen zu erstellen.
Beispielsweise kann die KI bei Waschmaschinen zwei Modelle anhand von Kriterien wie Fassungsvermögen, Schleuderdrehzahl, Geräuschpegel oder Energieeffizienzklasse miteinander verknüpfen.
Dank der KI erfolgt das Matching dynamisch: Neue Produkte werden automatisch erkannt und in das bestehende Sortiment eingepflegt.
Diese kontinuierliche Aktualisierung sorgt für eine optimale Abdeckung des Wettbewerbsangebots – unabhängig von statischen Produktkatalogen.
Zusätzlich ermöglicht die Normierung von Formaten (z. B. Umrechnung auf Liter- oder Kilopreise) einen fairen Vergleich von Produkten mit unterschiedlichen Verpackungsgrößen.
Diese neue Generation des Produkt-Matchings bietet ein Maß an Granularität und Zuverlässigkeit, das eine weitreichende Automatisierung der Preisgestaltung erlaubt – und sich zugleich an die zunehmende Komplexität von Sortimenten und Vertriebspraktiken anpasst.
Das frühere System von Bureau Vallée, das auf manuellen Exports und Excel-Tabellen basierte, konnte komplexe Produktübereinstimmungen – etwa bei Eigenmarken oder Mehrfachformaten – nicht zuverlässig identifizieren.
Mit dem neuen Ansatz auf Basis von KI konnte ein Nutzer innerhalb von weniger als zwei Stunden 300 Matching-Vorschläge prüfen und dabei eine Trefferquote von über 90 % erzielen.
Das Matching auf Basis von Attribut-Ähnlichkeiten hat die Bearbeitungszeiten erheblich verkürzt – und gleichzeitig die Datenqualität deutlich gesteigert.
Konkrete operative Vorteile für Einzelhändler und Pricing-Teams
Die Integration eines leistungsstarken Produkt-Matching-Systems in das Pricing-Ökosystem bringt sehr konkrete Effekte auf die operative Effizienz und die Rentabilität mit sich.
In erster Linie reduziert sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für das Wettbewerbsmonitoring erheblich.
Während Category-Management-Teams früher hunderte Produktdatenblätter manuell vergleichen mussten, schlägt eine KI-gesteuerte Matching-Engine automatisch gleichwertige Produkte vor, aktualisiert die Daten kontinuierlich und speist diese direkt in die Pricing-Tools ein.
Diese Automatisierung schafft wertvolle Freiräume für strategische Tätigkeiten: die Entwicklung segmentbasierter Preisregeln, die Ausarbeitung von Positionierungsstrategien pro Sortiment oder die Analyse der Preiselastizität.
Zudem ermöglicht sie eine sofortige Reaktionsfähigkeit: Wenn ein Wettbewerber seine Preise senkt oder ein neues Produkt einführt, schlägt das System in Echtzeit Anpassungen vor – unter Berücksichtigung der Margenziele und interner kommerzieller Vorgaben.
Parallel dazu verbessert das Produkt-Matching die Qualität der Entscheidungsgrundlage.
Es bietet eine umfassende Marktübersicht nach Produktfamilien, deckt Kannibalisierungspotenziale auf, identifiziert Lücken im Sortiment und erleichtert die Steuerung von Eigenmarken im Vergleich zu Herstellermarken.
Produkt-Matching spielt auch eine zentrale Rolle in differenzierten oder lokalisierten Pricing-Strategien, indem es die Preispositionierung an das jeweilige Wettbewerbsumfeld anpasst.
Auch aus wirtschaftlicher Sicht sind die Vorteile eindeutig:
höhere Wettbewerbsfähigkeit bei Schlüsselprodukten, bessere Wertschöpfung bei bislang unterbewerteten Artikeln und Margensicherung bei Produkten mit geringer Wettbewerbssensibilität.
Das Produkt-Matching wird damit sowohl zu einem Instrument der Wertschöpfung als auch zu einem Hebel für die operative Rationalisierung.
Bei Bureau Vallée ermöglichte die Integration der Matching- und Sortimentskohärenz-Module eine zentrale Datenverwaltung und eine präzisere Ausrichtung der Preisstrategien.
Das Ergebnis:
weniger Fehler, eine optimierte Darstellung der Sortimente und ein deutlich reibungsloseres Management der Planogramme.
Die Pricing-Teams konnten den Zeitaufwand für Preisabgleiche halbieren – bei gleichzeitig gesteigerter Produktivität und höherer Reaktionsgeschwindigkeit, insbesondere zu wichtigen Zeitpunkten wie dem Schuljahresbeginn.
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Was lange Zeit als technische Aufgabe oder als untergeordnete Funktion im Pricing betrachtet wurde, entwickelt sich heute zu einem unverzichtbaren strategischen Hebel für Einzelhändler.
Durch eine präzise und zuverlässige Analyse des Wettbewerbsumfelds ermöglicht das Matching den Händlern, wirklich datengetriebene Preisstrategien aufzubauen, die Wettbewerbsfähigkeit, Agilität und Rentabilität miteinander verbinden.
Die Verfügbarkeit von KI-Technologien im Bereich Matching hat diese Disziplin grundlegend verändert: Sie wird heute zu einem intelligenten, autonomen und dynamischen Prozess.
Retailer, die das Produkt-Matching konsequent in ihre Pricing-Strategie integrieren, verschaffen sich einen strukturellen Wettbewerbsvorteil:
Sie können Marktbewegungen antizipieren, ihr Sortiment optimieren und ihre Preispolitik mit höchster Präzision steuern.
In einer Welt, in der jeder Euro Marge zählt, ist die Beherrschung des Produkt-Matchings längst keine Option mehr – sie ist eine strategische Notwendigkeit.
Sie bildet die Grundlage für ein modernes, profitables und konsequent marktorientiertes Pricing.
Das Beispiel von Bureau Vallée zeigt eindrucksvoll, dass Produkt-Matching weit mehr ist als ein einfaches Monitoring-Tool:
Es ist ein strategischer Hebel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und zur Sicherung der Margen.
Mit einer KI-basierten Lösung konnte Bureau Vallée die Produktzuordnung automatisieren, die Datenqualität signifikant erhöhen und seine Preisstrategie auf eine belastbare Basis stellen.
Gerade in Zeiten von Inflation und steigendem Wettbewerbsdruck wird das Produkt-Matching damit zu einer tragenden Säule für Händler, die ihre Preise präzise, agil und leistungsstark steuern wollen.
